崩溃和救援

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[美] 斯科特·内申斯(Scott Nations)
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序言
自序
大恐慌(1907年)
大崩溃(1929年)
黑色星期一(1987年)
金融风暴(2008年)
闪电崩盘(2010年)
后记
鸣谢
参考文献
· · · · · · (收起)

具体描述

“历史不会重演,但总会惊人地相似。”股市的每次崩盘既有特殊的时代背景,也有相似的趋势表现。随着交易速度不断加快,复杂性层层渗透,新一轮危机正在酝酿……

本书对美国股市百年历史中的重大事件、关键人物和决定性瞬间进行了抽丝剥茧般的分析,将带领读者拨开历史的迷雾,踏上一场跨越百年的冒险,揭示五次崩盘如何影响和定义今天的美国,重塑当今世界格局,并为预防和挽救下一次金融危机提供重要参考。

大崩溃背后的故事充满了人性的弱点、戏剧性的崩溃和英勇的救援。回望历史、反思当下,在冷酷的市场面前,这些故事也给现在的投资者、金融机构和政府决策部门带来了更深层的启示:重大的崩盘事件如何影响和改变历史进程?如何最大限度地降低或消除下一次金融危机的影响?投资者如何及时识别风险的征兆,保护自己的财富?

用户评价

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##翻译太差了,经常不知所云!

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##从1907年到2010年,作者回顾了美国股市百年历程中五次大崩盘。1907年由于挤兑引起的流动性丧失,最终依靠摩根一己之力而力挽狂澜,也催生了美联储这个”最后贷款人“角色。1929年的故事崩盘导致了大萧条,间接引发了二次世界大战,战争后全球经济才走出大萧条,而股市恢复到1929年高点则是20多年后的事。1987年是著名的“黑色星期一”,创造了单日最大跌幅。一系列错误累积造成了2008年“金融海啸”,这是有史以来最大规模的一场危机,而救援手段也堪称史无前例。2010年的“闪电崩盘”,则是由于算法交易和高频交易的普及,而带来的意外,这种意外源于高度方向一致的交易造成的踩踏。从这些崩溃中我们似乎还能看到一些共性来,如非理性繁荣的市场、失控的高杠杆、流动性瞬间消失、监控的失位和错误的激励制度……

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##在错综复杂、瞬息万变的股市大洋里,你究竟是不受控制、随波逐流的舢板小舟,还是坚定航向、乘风破浪的钢铁巨轮,不仅取决于你是否拥有冷静的头脑和强大的心灵,更取决于你是否拥有开阔的视野和丰富的经验。“以史为镜,可以知兴替。”本书从1904年开始,对美国——这个天字第一号的经济体——百年来的股海浮沉史进行了细致的叙述和分析:交易大厅每一次的喧嚣和沉寂,街头人群每一次的奔走欢呼和木然矗立,道琼斯指数在一次次的希望和绝望中起起落落。通过本书的阅读不仅帮助我在A股和美股的操作中有所审慎和裨益,更了解了在人性和天性的交锋中应作何种取舍。五星级好书,强力推荐!

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##翻译质量令人捉急,十分影响阅读流畅性。回顾了美股五次崩盘的始末,但没有结论没有分析,参考价值不高。确实每一次崩盘前都有着共同点,比如利率,比如新的投资工具(信托、次贷etc.),但因果性并不是必然。

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##在错综复杂、瞬息万变的股市大洋里,你究竟是不受控制、随波逐流的舢板小舟,还是坚定航向、乘风破浪的钢铁巨轮,不仅取决于你是否拥有冷静的头脑和强大的心灵,更取决于你是否拥有开阔的视野和丰富的经验。“以史为镜,可以知兴替。”本书从1904年开始,对美国——这个天字第一号的经济体——百年来的股海浮沉史进行了细致的叙述和分析:交易大厅每一次的喧嚣和沉寂,街头人群每一次的奔走欢呼和木然矗立,道琼斯指数在一次次的希望和绝望中起起落落。通过本书的阅读不仅帮助我在A股和美股的操作中有所审慎和裨益,更了解了在人性和天性的交锋中应作何种取舍。五星级好书,强力推荐!

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##从1907年到2010年,作者回顾了美国股市百年历程中五次大崩盘。1907年由于挤兑引起的流动性丧失,最终依靠摩根一己之力而力挽狂澜,也催生了美联储这个”最后贷款人“角色。1929年的故事崩盘导致了大萧条,间接引发了二次世界大战,战争后全球经济才走出大萧条,而股市恢复到1929年高点则是20多年后的事。1987年是著名的“黑色星期一”,创造了单日最大跌幅。一系列错误累积造成了2008年“金融海啸”,这是有史以来最大规模的一场危机,而救援手段也堪称史无前例。2010年的“闪电崩盘”,则是由于算法交易和高频交易的普及,而带来的意外,这种意外源于高度方向一致的交易造成的踩踏。从这些崩溃中我们似乎还能看到一些共性来,如非理性繁荣的市场、失控的高杠杆、流动性瞬间消失、监控的失位和错误的激励制度……

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##诘屈聱牙,翻译太差了

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##诘屈聱牙,翻译太差了

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##作者的核心观点是美股的历次崩盘都无一例外地存在金融工具的影子——1907年的信托公司、1929年的杠杆投资信托基金、1987年的投资组合保险、2008年的抵押贷款支持证券、2010年政府主权债券。其实股票存在价格的波动,但在下跌或者上升过程中,一些因素政策、事件导致市场情绪发生了较大的变化,加剧了股票价格变动幅度。更不能忽视的是作者后记里提到,量化交易和高频交易的普及、算法逐步取代人类交易员会导致交易速度越来越快,很可能会改变交易的性质和投资本身。

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